Hacktoberfest 2026:メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

Assignment strategy (FP2.5.8) - double assignment, one prediction for multiple references.. also covered?

オープン
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評価

難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
初心者へのやさしさ
25/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
停滞
技術スタック
python

調査の方向性

まず、510行目付近の参照されている曖昧性解消コードについて MetricsReloaded/utility/assignment_localization.py を確認し、その後、リンクされている BraTS-2023-Metrics issue と質問を比較してください。一致しない参照と予測をどのように扱うことが意図されているか、また TP、FP、FN のカウントがどのように定義されるかを明確にしてください。明確に文書化された、またはテストされた解決策があれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

Dear Metric Reloaded Team,

I have worked with Brain metastases data, and I was confused when I evaluated lesion-wise (instance-level) detection metrics (F1 -score) from predicted segmentation. Currently, I match each lesion if there is overlap, or overlap(DSC) > 0.1. And I observed that there are quite multiple assigned cases in both ways (one pred - multiple GTs, multiple pred - one GT). That's how I visit your great work (Metric Reloaded) to get some guidance.

I have briefly checked resolve ambiguity code, but I'm still not sure whether this code also treat the remained GTs as FN or ignore them. Or counting TPs is always based on GTs?

I illustrated this issue with the image in the below repository as well, since I used their code.

https://github.com/rachitsaluja/BraTS-2023-Metrics/issues/11

主要言語
Python
スター
104
フォーク
18
PR マージ指標
30日以内にマージされた PR はありません

コントリビューションガイド

このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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